שלב הריאיון הרפואי הינו שלב קריטי בתהליך האבחון. לשאלות וממצאים העולים בשלב זה יש יכולת לקצר משמעותית את התהליך הצפוי לחולה, ולהפך: החמצת פרטים חשובים עלולה לגרום לבדיקות מיותרות, הפניות למומחים לא נכונים ואובדן זמן יקר בהגעה לאיבחון.
חברת הסטארט-אפ הישראלית קאהון, שבנתה פלטפורמה המחקה את צורת החשיבה של רופא מיומן, מציגה ממשק צ׳אט-בוט לתשאול וירטואלי היכול להוות "שער כניסה" למערכת הרפואית, להחליף את חלקו הראשון של ביקור הרופא ולמנוע את שחיקת אנשי הרפואה שהינה בעיה ידועה בעולם הבריאות. עבור יותר ממחצית תושבי העולם אורך ביקור ברפואה ראשונית הינו כחמש דקות בממוצע. בארה"ב משך ביקור בשירות טלמדיסין הינו כ- 15 דקות. קאהון מציעה כעת טכנולוגיה היכולה לחסוך זמן תשאול ותיעוד, תוך כדי ביצוע אנמנזה איכותית ללא תלות ברמה המקצועית של הרופאים והקטנת הסיכון להחמצת ממצאים חשובים. המערכת שפותחה מיועדת לאפשר לפלטפורמות טלמדיסין ומרפאות ביצוע תשאול ראשוני חכם של כל חולה לפני תחילת המפגש עם הרופא.
הפתרון של קאהון בנוי משני מרכיבים עיקריים:
- גרף ידע עדכני המבוסס על מיפוי מקיף של ידע רפואי בתחומי הרפואה הפנימית. גרף הידע של קאהון מכיל כיום מעל 20 מיליון הקשרים ותובנות לגבי אלפי מחלות וממצאים וכולל קשרים סטטיסטיים, סיבתיים ואסוציאטיביים, נתוני היארעות (מספר המקרים החדשים של מחלה באוכלוסייה נתונה בפרק זמן מוגדר) ושכיחות של מחלות, רגישות וסגוליות של ממצאים וכיוצ"ב.
- אלגוריתם בינה מלאכותית (AI) בעל יכולת לקבל התייצגות של חולה, לסרוק את גרף הידע העצום ולייצר בזמן אמת תובנות לגבי הצעות לאבחנה מבדלת ולניהול תהליך הבירור בצורה מיטבית.
חשוב לציין - לא מדובר בעוד symptom checker, אלא בצ'אט-בוט המבצע תשאול מקצועי מבוסס ידע מחקרי. האלגוריתם של קאהון מחשב מחדש בכל רגע אבחנה מבדלת - כלומר רשימת מחלות רלוונטיות. הרשימה מתעדכנת בהתאם לכל נתון שמספק החולה ומתקבלות הצעות לשאלות הבאות שיניבו את הערך המוסף הגדול ביותר לחידוד האבחנה. בסוף התהליך המערכת מייצאת סיכום מובנה של התייצגות החולה ותשובותיו. למעשה, זהו הצ׳אט-בוט הראשון מסוגו המסוגל לחקות חשיבה קלינית שאינה מוגבלת למחלות נפוצות או תרשימי זרימה סטטיים.
החברה ביצעה לאחרונה מחקר וולידציה מול מאגר בחינות לחשיבה קלינית בבחינת הרישוי ברפואה של ארה"ב (USMLE). המערכת של קאהון עברה את המבחן בהצלחה עם ציון של 85%!!.
חברת הסטארט-אפ הישראלית קאהון תומכת ומשפרת תהליכי קבלת החלטות רפואיות באמצעות מיפוי הידע הרפואי ובינה מלאכותית. קאהון הוקמה בשנת 2018 ע"י ד"ר מיכל צוכמן כץ, מהנדסת תוכנה בעברה ומומחית ברפואת ילדים, וטל גולדברג ואיתן רון, יזמי היי-טק מנוסים. החברה ביצעה גיוס ראשון מקרן השקעות TFK בהובלת אורי לוין ממייסדי ווייז ובשנה שעברה זכתה במענק מחקר של 2.5 מיליון דולר מ-Horizon 2020 של האיחוד האירופאי.
